ロボティクスの研究者やエンジニアは、MATLAB® および Simulink® を使用して、知覚から運動への自律システムのあらゆる側面の設計、シミュレーション、検証を行っています。

  • センサーノイズやモーター振動など、細部に至るまでロボットシステムをモデル化。
  • 正確な運動学、ダイナミクス、接触特性を使用してロボットシステムをシミュレーション。
  • 高レベルの自律性と低レベルの制御の両方を設計して最適化。
  • メンテナンスされたアルゴリズムのライブラリを使用したセンサーデータの合成と解析。
  • シミュレーションからハードウェアインザループ (HIL) テストまで、ロボットの設計やアルゴリズムを段階的に検証。
  • ROS 経由でロボットに、または直接マイクロコントローラー、FPGA、PLC、GPU にアルゴリズムを展開。 

「モデルベースデザインと自動コード生成により、Agile Justin の複雑な 53 の自由度に対処することができます。モデルベースデザインがなければ、困難なリアルタイム パフォーマンスを実行する複雑なロボットシステムなどのコントローラーの構築は不可能でした。」

Berthold Bäuml, German Aerospace Center (DLR)

ハードウェア プラットフォームの設計

制御アルゴリズムのシミュレーション、最適化、強化学習のための自律型車両、ドローン、マニピュレーターの 3D 物理モデルや電気機械モデルを作成します。

  • URDF ファイルや CAD ソフトウェアから既存の 3D モデルをインポート。
  • ダイナミクス、接点、油圧、空気圧の実装により、物理的に正確なモデルを作成。
  • 電気図層を追加してデジタルツインを完成。

 

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環境の知覚

センサーデータの処理

MATLAB および Simulink の強力なツールボックスを使用して、センサーデータ処理アルゴリズムを実装します。

  • ROS、シリアルなどのプロトコルを経由してセンサーに接続。
  • カメラ、ソナー、Lidar、GPS、IMU からのデータを可視化。センサーフュージョン、フィルタリング、幾何学的変換、セグメンテーション、レジストレーションなどの一般的なセンサー処理タスクを自動化。

 

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環境の知覚

組み込みの対話型 MATLAB アプリを使用して、オブジェクトの検出と追跡、位置推定、マッピングのためのアルゴリズムを実装します。

  • 画像の分類、回帰、特徴点検出のためのさまざまなニューラル ネットワークの実験と評価。
  • アルゴリズムを C/C++、固定小数点、HDL、または CUDA® コードに自動的に変換してハードウェアに展開。

 

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プランニングおよび意思決定

活発にメンテナンスされているアルゴリズム ライブラリを使用して、点群として、または運動学的制約および動的制約を持つシステムとして定義されているロボット向け 2D パスプランニング または 3D パスプランニングを実装します。Stateflow® でタスクプランニングを行い、意思決定に必要な条件や動作をリアルタイムで定義します。

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制御システムの設計

組み込みの対話型 MATLAB アプリを使用して、時間領域と周波数領域の複雑なシステムの挙動を解析します。確定的手法、最適化手法、または強化学習手法でフィードバック コントローラーを設計します。

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ハードウェアへの接続

プラットフォームおよびターゲットとの通信

Arduino®、Raspberry Pi™ などの ROS ベースのシステムやマイクロコントローラーに自律アルゴリズムを展開します。CAN、EtherCAT®、802.11™、TCP/IP、UDP、I2C、SPI、MODBUS®、Bluetooth® などのプロトコルを介して、組み込みターゲットと通信します。

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ハードウェア インターフェイスのサポート

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「MATLAB および Simulink を使用すれば、制御アルゴリズムの開発、デバッグ、データ解析などのために複数のツールを切り替えるのではなく、単一の環境を使用することができます。この統合機能により、プロジェクト開発全体の期間を短縮し、エラーの入り込む余地を削減できるのです。」

Dr. John Wen, Rensselaer Polytechnic Institute